#Meta #Onsite #Phone Screen #Interview #System Design #LeetCode

Meta 最新面试经验大合集 | Onsite + 电面真题全复盘

2025-08-25

Meta的面试流程以其全面和高标准著称，无论是应届生还是资深工程师，都需要在Coding、系统设计和行为面试中展现出扎实的功底。本文整理了近期多位同学的Onsite和电面(Phone Screen)一手经验，希望能为大家的备考之路提供一份清晰的地图。

Onsite 面试复盘：Coding + SD + BQ 全方位考察

Onsite通常是多轮面试的组合，全面评估候选人的综合能力。以下是近期面试中遇到的高频题目和考察点。

Coding 轮

Coding轮通常是两道题，要求在40分钟内写出bug-free的代码，并能清晰地沟通思路、分析复杂度。

题目一： 347. Top K Frequent Elements。经典高频题，考察对哈希表和堆（优先队列）的熟练运用。面试官会追问不同解法的时间和空间复杂度。
题目二： Find Local Minimum in an Array。思路与 162. Find Peak Element 类似，核心是使用二分搜索（Binary Search）将复杂度降至 O(logN)。
题目三： 88. Merge Sorted Array。基础题，但考验边界条件处理和代码的简洁性。
题目四： 126. Word Ladder II。难题，是图论BFS的综合应用，不仅要找到最短路径，还要返回所有路径，需要对BFS分层遍历有深刻理解。

面试官特别强调： 写完代码后，需要主动进行 Dry Run，并自己设计一些边缘测试用例（Test Case）来验证代码的健壮性。

System Design (SD) 轮

考察的是大规模系统的设计能力。近期热门题目：

Proximity System (附近的人/服务)：这是一个经典题目，需要从API设计、数据存储（如GeoHash、Quadtree）、系统扩容（Scalability）、到缓存策略等方面进行全面设计。强烈建议阅读 Alex Xu 的《System Design Interview》一书，其中涉及的知识点基本都会被问到。

Behavioral (BQ) 轮

Meta非常看重候选人的软技能，常问的问题包括：

如何处理团队冲突 (Conflicts with teammates)？
你最引以为傲的项目 (Most proud of project)？
你收到过的最尖锐的批评性反馈 (Critical feedback) 是什么？

电面 (Phone Screen) 经验：速度与精度是关键

电面通常只有45分钟，节奏很快，是对候选人快速解决问题能力的考验。

案例一：基础算法与数据结构

第一题： 输入为3个已排序的数组，输出一个合并后的、无重复元素的有序数组。面试官提示，直接用优先队列（PriorityQueue）虽然可以解，但有些“over-skilled”，暗示有更简单的归并方法。
第二题： 给一个字符串，消除所有相邻的重复字母，直到无法再消除为止（例如 "abccba" -> "abba" -> "aa" -> ""）。这道题用栈（Stack）或递归+StringBuilder是经典解法。

案例二：代码实现能力硬核考察（反思案例）

这位同学40分钟内完成了两道题，代码无误且跑通了测试用例，但最终还是挂了。这提醒我们，面试结果是多方面因素决定的。

第一题：简化Linux文件路径。 输入当前路径和一个cd命令路径，输出最终路径。例如，当前为 /a/b，输入 cd e/t/../g//h，输出 /a/b/e/g/h。需要处理 .., ., // 以及绝对路径（以/开头）等多种情况。
第二题：表达式求值。 只包含数字、加号和乘号，要求计算结果。例如 2+3*5 输出 17。这需要处理运算符优先级，通常使用双栈法解决。

反思： 即使代码完美，面试官的个人风格、沟通的流畅度，甚至一些场外因素（面试官在室外网络不佳）都可能影响结果。因此，除了刷题，模拟面试和提升沟通能力同样重要。

真题详解：二叉搜索树范围和 (Range Sum of BST)

这是一道非常经典的BST题目，很好地考察了递归和利用BST性质进行剪枝的能力。

题目： 给定一个二叉搜索树（BST）的根节点 root 和两个整数 low 与 high，返回树中所有节点值在 [low, high] 范围内的节点值之和。

解题思路与代码

利用BST的性质：左子节点 < 根节点 < 右子节点。我们可以设计一个递归函数：

如果当前节点为空，返回0。
如果当前节点的值 root.val 小于 low，那么它的整个左子树都无需遍历，直接递归搜索右子树。
如果当前节点的值 root.val 大于 high，那么它的整个右子树都无需遍历，直接递归搜索左子树。
如果当前节点的值在 [low, high] 范围内，那么结果就是 root.val 加上其左右子树的范围和。


# Python 代码实现
class TreeNode:
    def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
        self.val = val
        self.left = left
        self.right = right

def rangeSumBST(root: TreeNode, low: int, high: int) -> int:
    if not root:
        return 0

    # 当前节点太大，只可能在左子树
    if root.val > high:
        return rangeSumBST(root.left, low, high)

    # 当前节点太小，只可能在右子树
    if root.val < low:
        return rangeSumBST(root.right, low, high)

    # 当前节点在范围内，累加并继续搜索左右子树
    return root.val + rangeSumBST(root.left, low, high) + rangeSumBST(root.right, low, high)

# 示例:
#     10
#    /  \
#   5    15
#  / \    \
# 3   7    18
# low = 7, high = 15
# 结果应为 7 + 10 + 15 = 32

这个解法通过剪枝优化了遍历，是面试官期望看到的最优解。

总结与建议

Meta的面试准备是一场马拉松，不仅需要刷题，更需要系统性的训练。如果大家在备考过程中感到吃力，或希望在宝贵的面试机会中确保万无一失，可以考虑我们的专业服务。

我们长期稳定承接各大科技公司如 Meta、TikTok、Google、Amazon 等的面试辅导与OA笔试服务，由一线大厂资深工程师提供一对一指导，确保你准备充分，发挥最佳水平。如有需求，请随时联系我们。